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01-28 16:12
中南大学 Java
几年前还没有chatgpt的时候,刷题真的是很痛苦。刷不出来只能看题解,题解有几个问题:第一个是每次看的写题解的人都不一样,很难有一个统一的思路;第二个也是最重要的是,题解只提供了作者自己的思路,但是没有办法告诉你你的思路哪里错了。其实很少有错误的思路,我只是需要被引导到正确的思路上面去。所以传统题解学习起来非常困难,每次做不出来难受,找题解更难受。但是现在chatgpt能做很多!它可以这样帮助你 -1. 可以直接按照你喜欢的语言生成各种解法的题解和分析复杂度。2. 把题和你写的代码都发给它,它可以告诉你 你的思路到底哪里有问题。有时候我发现我和题解非常接近,只是有一点点🤏想错了。只要改这一点点就是最优解。信心倍增。3. 如果遇到不懂的题解可以一行一行询问为什么要这样写,chatgpt不会嫌你烦。有时候我觉得自己的range写错了,其实那样写也没错,只是chat老师的题解有一点优化,这个它都会讲清楚。4. 它可以帮你找可以用同类型解法来做的题。然后它可以保持解法思路不变,用一个思路爽刷一个类型的题。如果题目之间思路又有变化,它会告诉你只有哪里变了,其他的地方还是老思路。5. 它也可以直接帮你总结模板,易错点。经过chat老师的指导,我最大的改变是敢刷题了。之前刷题需要先找某一个人写的算法题repo,然后跟着某一个人他的思路刷他给的几个题。如果想写别的题,套用思路失败了,没有他的题解,也不知道到底哪里错了;看别人的题解,思路又乱了。这个问题在二分查找和dp类型的题里面特别常见。但是现在有chat老师,他会针对我的代码告诉我我哪里想错了,应该怎么做;还按照我写代码的习惯帮我总结了一套属于我的刷题模板。每天写题全是正反馈!
明天不下雨了:那我建议可以用 chatgpt atlas 或者 dia 去刷,也可以用 chrome 加个 ai 插件去刷 左边刷题右边 chat 效果很好
AI时代的工作 VS 传...
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02-09 16:14
武汉大学 Java
1. 问一下本科经历2. 介绍一下你第一个项目3. DDD分层架构比传统的MVC有哪些好处?4. 你设计的业务分配的算法介绍一下?5. 算法有哪些优化思路?6. 动态标签列设计怎么思考的?7. 数据量有多大?8. 数据量很大的话,数据存储怎么优化?9. 如何保证缓存和数据库之间的数据一致性?10. 相对于你这个项目用哪种方案?11. 项目中遇到的最大的困难是什么?12. 介绍一下第二个项目13. 模型分析diff的上下文怎么考虑?14. 如果diff的关联的上下文很长超过token,你会怎么办?15. 你想的这种方案,最后输入给模型的prompt是什么?16. 对于大模型的其他组件如RAG和skills有了解吗?17. 那你有想过把代码拆分成一些知识库放在rag里面吗?18. 有对比过其他模型的分析效果吗?19. golang有了解吗?20. HashMap的底层结构21. 为什么要用红黑树?22. 红黑树增删的时间复杂度?23. MySQL事务隔离级别24. MVCC实现原理25. 手撕算法:lc402 移掉k位数字 -> 没想到单调栈,暴力枚举了QAQ反问面试官之后,感觉我的缺点主要在于项目太过于玩具了,对于高并发什么的思考处于比较浅的地步,还有就是code-review对于call graph还有一些成熟的方案不怎么了解过,相当于纯demo,面过几场才知道QAQ,估计是没啥希望了,继续沉淀了噶人们
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